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一種改進(jìn)的BIRCH算法聚類方法

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  為解決傳統(tǒng)BIRCH算法對數(shù)據(jù)對象輸入順序敏感、聚類結(jié)果不穩(wěn)定的問題,提出了一種改進(jìn)的BIRCH算法。該算法將雷達(dá)信號(hào)偵察數(shù)據(jù)的脈沖載頻、脈沖重復(fù)間隔和脈沖寬度分別進(jìn)行聚類,根據(jù)工程應(yīng)用中各參數(shù)量測誤差和系統(tǒng)誤差設(shè)定不同閡值。并且引入聚類簇的極大極小值作為聚類特征,使用層次樹的方法來構(gòu)建聚類特征模型,實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)偵察數(shù)據(jù)的快速向下搜索及聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是可行、有效的。

一種改進(jìn)的BIRCH算法聚類方法

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